Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.27.0 · метрики 2.5.0 · 2026-07-28 14:36 UTC

unionai-oss / pandera

A light-weight, flexible, and expressive statistical data testing library

PythonMIT★ 4 412 зірок⑂ 426 форківз лист. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
#pandas#validation#schema#dataframes#testing#pandas-validation#pandas-dataframe#data-validation#data-cleaning#data-check#testing-tools#assertions#data-assertions#data-verification#dataframe-schema#hypothesis-testing#pandas-validator#data-processing

unionai-oss/pandera має індекс здоров’я 88 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Security (40/100). Останнє оновлення було 9 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

88
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

88
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 74 калібровано до 88 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

unionai-ossОрганізація
89 підписників81 публічний репозиторійз лист. 2021 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpanderaвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.32.18 660 63412328 днів томуpandasvalidationdata-structures

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

87Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

79Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 9 дн. тому
24.2/36Ритм комітів — 35/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 240 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year240
human_commit_share1
days_since_last_push9
active_weeks_last_year35

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 28 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~19,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv0.32.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release28
mean_days_between_releases19,3

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

87Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
59.1/60Зірки — 4 412 зірок
21.9/25Форки — 426 форків
7.2/15Спостерігачі — 21 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks426
stars4 412
watchers21
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

57Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
9.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 57% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,574

Реактивність на issue та PR

73Добрий
Як обчислюється оцінка
26.8/42Вирішення issue — закрито 64% issue
25.7/30Прийняття PR — злито 933/1 088 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs933
open_issues397
closed_issues701
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,638
closed_unmerged_prs155
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): newcomer_pr_acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

66Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
14.1/25Охоплення власника — 89 підписників у unionai-oss
22.4/25Послужний список — 81 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers89
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginunionai-oss
public_repos81
account_age_days1 718

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .pylintrc
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.union.ai/pandera
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 18 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspandas, validation, schema, dataframes, testing, pandas-validation, pandas-dataframe, data-validation, data-cleaning, data-check, testing-tools, assertions, data-assertions, data-verification, dataframe-schema, hypothesis-testing, pandas-validator, data-processing
has_wikiтак
homepagehttps://www.union.ai/pandera
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

40Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages9
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:pandera@0.32.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 9 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

78Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 90 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
legible_history_share0,9
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes10 608

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile, noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .pylintrc
11/11Статична перевірка типів — mypy.ini, pandera/py.typed
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 17 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmypy.ini, pandera/py.typed
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (mypy.ini, pandera/py.typed)
54.2/55Керовані розміри файлів — 6/402 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes108 510
source_files_sampled402
oversized_source_files6

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—

Ключові факти

4 412зірок GitHub
99контриб'юторів
240комітів за останні 12 місяців
9днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
397відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'pandera' points at a different repository (https://github.com/pandera-dev/pandera); excluded from ecosystem scoring
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code -9); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 426 ⇿
0Зірки
426Форки
100Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

010020030040050042462019-012022-102026-07
Мажорні 0Мінорні 28Патчі 48

Кожна точка охоплює 7 днів.

Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpackaging>= 20.0pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPItypeguard—pyproject.toml
PyPItyping_extensions—pyproject.toml
PyPItyping_inspect>= 0.6.0pyproject.toml
Усі залежності 61

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 5 прямих і 56 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIpackaging—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPItypeguard—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPItyping-inspect—пряма
PyPIasv—непряма
PyPIblack—непряма
PyPIdask—непряма
PyPIdistributed—непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIfrictionless—непряма
PyPIfuro—непряма
PyPIgeopandas—непряма
PyPIgrpcio—непряма
PyPIhypothesis—непряма
PyPIibis-framework—непряма
PyPIisort—непряма
PyPIjoblib—непряма
PyPImodin—непряма
PyPImypy1.10.0непряма
PyPImyst-nb—непряма
PyPInarwhals—непряма
PyPInox—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandas-stubs—непряма
PyPIpip—непряма
PyPIpolars—непряма
PyPIprek—непряма
PyPIprotobuf—непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpyarrow-hotfix—непряма
PyPIpyspark—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-asyncio—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpython-multipart—непряма
PyPIpytz—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIray—непряма
PyPIrecommonmark—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIscipy-stubs—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIshapely—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-docsearch—непряма
PyPItwine—непряма
PyPItypes-click—непряма
PyPItypes-pytz—непряма
PyPItypes-pyyaml—непряма
PyPItypes-requests—непряма
PyPItypes-setuptools—непряма
PyPIuv—непряма
PyPIuvicorn—непряма
PyPIxarray—непряма
PyPIxdoctest—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pandera@0.32.1 тягне 9 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з unionai-oss/pandera. Читати поруч →

94python-jsonschema/jsonschemaAn implementation of the JSON Schema specification for PythonВинятковий91bowtie-json-schema/bowtieJSON Schema in every programming languageВідмінний94karatelabs/karateTest Automation Made SimpleВинятковий90kotest/kotestPowerful, elegant and flexible test framework for Kotlin with assertions, property testing and data driven tests.Відмінний98delta-io/delta-rsA native Rust library for Delta Lake, with bindings into PythonВинятковий95narwhals-dev/narwhalsLightweight and extensible compatibility layer between dataframe libraries!Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.5.0, схема v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.